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一、傳統大數據平臺Lambda架構： 兩條數據流獨立處理： 1.實時流，多采用Flink，Storm或者Spark Streaming 2.批處理，如采用MapReduce，Spark SQL等 關鍵問題： 1.計算結果容易不一致，如批計算的結果更全面，與流計算有差異 2.IoT時代數據量巨大，夜間批計算時間窗可能不夠3來自：百科。 此處以圖中MapReduce模型為例。 我們假設數據量比較大，比如說是1TB，首先我們將原數據進行分割。比如說128MB一份，分成若干份，再分配給MapReduce進行映射、排序、合并，最后再將結果進行匯總，整個任務就是統計每個單詞出現的頻率。MapReduce就是將任務分成來自：百科
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立即提供服務，而且也不能保證數據和NN的一致性。 MapReduce服務 MRS MapReduce服務（MapReduce Service）提供租戶完全可控的企業(yè)級大數據集群云服務，輕松運行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大數據組件。包年更優(yōu)惠，買1年只需付10個月費用來自：百科![]()
華為云大數據存算分離方案中， OBS 支持與多種大數據平臺對接，包括華為云MapReduce服務（MRS）、Cloudera CDH和Hortonworks HDP，滿足用戶業(yè)務的靈活訴求。 華為云MapReduce服務（MRS） 華為云MapReduce服務（MRS）是華為云提供的大數據服務，可以在華為來自：專題![]()
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